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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash vs OpenAI: GPT-5.6 Luna

Le score moyen est pratiquement à égalité avec 7.7 vs 7.7. DeepSeek V4 Flash (high) a le coût de benchmark le plus bas avec $0.042 vs $1.017. GPT-5.6 Luna (high) est plus rapide avec 18.68s vs 49.75s, avec des taux de réussite de 72.7% vs 72.7%.

Modèle recommandéDeepSeek V4 Flash (high)Il obtient le meilleur score ici (7.7) tout en coûtant environ 24.3x moins que GPT-5.6 Luna (high).

Benchmarks générés à partir des suites de tests AI BENCHY le: 2026-07-22

Métrique DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash high Sortie: 2026-04-24 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high Sortie: 2026-07-09
Score 7.7 7.7
Rang #49 #48
Fiabilité 10.0 10.0
Cohérence 8.2 8.9
Tests corrects
Taux de réussite par tentative 72.7% 72.7%
Tests instables 5 3
Exécutions totales 66 66
Coût par résultat 0.402 6.780
Coût total $0.042 $1.017
Prix d'entrée $0.098 / 1M $1.000 / 1M
Prix de sortie $0.196 / 1M $6.000 / 1M
Total des jetons d'entrée 108,392 80,918
Jetons de sortie 14,478 5,088
Jetons de raisonnement 153,687 150,910
Temps de réponse (moy.) 49.75s 18.68s
Temps de réponse (max) 218.13s 111.09s
Temps de réponse (total) 1094.41s 411.05s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#49 DeepSeek V4 Flash

high
Coût
$0.003
Temps
93.1s
Tokens
7,926 tok

#48 GPT-5.6 Luna

high
Coût
$0.033
Temps
34.2s
Tokens
5,484 tok

Meilleurs modèles par score

Score vs coût total

Temps de réponse (moy.)

Score vs Temps de réponse (moy.)

Total des jetons de sortie

Score vs Total des jetons de sortie

Répartition par catégorie

Programmation Score Cohérence Taux de réussite par tentative Tests instables Tests corrects Temps de réponse (moy.) Jetons d'entrée Jetons de sortie Jetons de raisonnement
DeepSeek V4 Flash 7.8 10.0 66.7% 0 50.60s 7,279 395 34,862
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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